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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東未來(lái)網(wǎng)絡(luò)研究院(紫金山實(shí)驗(yàn)室工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新應(yīng)用基地)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于乳腺超聲的多尺度自適應(yīng)病變檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120374631B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510883971.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于乳腺超聲的多尺度自適應(yīng)病變檢測(cè)方法是由徐山;程海博;涂燕暉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于乳腺超聲的多尺度自適應(yīng)病變檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于乳腺超聲的多尺度自適應(yīng)病變檢測(cè)方法，包括以下步驟：圖像前處理；輸入模塊：通過(guò)卷積塊提取特征清晰顯示邊界，再反卷積塊細(xì)化這些邊界特征，完成圖像表達(dá)；主干模塊；頸部網(wǎng)絡(luò)：CA生成兩個(gè)方向上的特征圖，將兩個(gè)方向上的特征圖進(jìn)行拼接，通過(guò)卷積操作提取特征，進(jìn)一步生成兩個(gè)方向上的注意力權(quán)重；檢測(cè)頭網(wǎng)絡(luò)：定位預(yù)測(cè)、分類(lèi)預(yù)測(cè)、損失計(jì)算，最后輸出結(jié)果。本發(fā)明提高了特征提取的精度和豐富性，增強(qiáng)了模型對(duì)不同組織邊界的清晰識(shí)別能力；提升了對(duì)多尺度病變特征的捕捉能力，更好地捕捉病變特征；能夠突出顯示較小的鈣化點(diǎn)、囊腫壁的變化及纖維腺瘤的邊界等重要區(qū)域，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和特異性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于乳腺超聲的多尺度自適應(yīng)病變檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于乳腺超聲的多尺度自適應(yīng)病變檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下具體步驟： S1：圖像前處理：基于letterbox方法，將乳腺超聲轉(zhuǎn)換為1280×1280×3的尺寸，根據(jù)乳腺超聲原始長(zhǎng)寬和目標(biāo)長(zhǎng)寬確定縮放比例，并調(diào)整圖像尺寸； S2：輸入模塊：接收前處理后的圖像，通過(guò)卷積塊提取特征，清晰顯示邊界，再反卷積塊細(xì)化這些邊界特征，完成圖像表達(dá)； S3：主干模塊：將超聲圖像輸入到基于MSCA模塊改進(jìn)后的YOLOv12模型的主干模塊，經(jīng)過(guò)第一卷積層和第二卷積層，再通過(guò)第一C3k2模塊，再通過(guò)第三卷積層，輸出依次通過(guò)第二C3k2模塊和第四卷積層后，輸入到第一A2C2f模塊，再通過(guò)第五卷積層后，輸入A2C2f模塊，最后輸入MSCA模塊；其中，MSCA模塊適用于檢測(cè)具有多樣性尺寸的目標(biāo)，首先通過(guò)多尺度卷積分支對(duì)特征圖進(jìn)行不同尺度的特征提取，自適應(yīng)地得到多個(gè)具有不同尺度信息的特征圖；然后通過(guò)注意力機(jī)制對(duì)這些特征圖進(jìn)行通道間的權(quán)重計(jì)算，根據(jù)通道的重要性對(duì)特征圖進(jìn)行加權(quán)融合；融合后的特征圖再經(jīng)過(guò)空間注意力機(jī)制，生成空間注意力權(quán)重圖，并與原特征圖相乘，使模型更加關(guān)注關(guān)鍵的特征區(qū)域；S4：頸部網(wǎng)絡(luò)：CA通過(guò)1D池化操作分別在水平方向和垂直方向上聚合特征，生成兩個(gè)方向上的特征圖，將兩個(gè)方向上的特征圖進(jìn)行拼接，然后通過(guò)卷積操作提取特征，進(jìn)一步生成兩個(gè)方向上的注意力權(quán)重；其中，頸部網(wǎng)絡(luò)基于CA注意力機(jī)制改進(jìn)，其通過(guò)將前序特征圖中包含的通道注意力和空間位置信息相結(jié)合，提高模型對(duì)特征圖的表達(dá)能力； S5：檢測(cè)頭網(wǎng)絡(luò)：檢測(cè)頭網(wǎng)絡(luò)接收來(lái)自頸部網(wǎng)絡(luò)的多尺度特征圖，進(jìn)行定位預(yù)測(cè)、分類(lèi)預(yù)測(cè)、損失計(jì)算，最后輸出結(jié)果。

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